Artificial Intelligence and Low Carbon Transformation through Financial System Development
这项研究表明,尽管人工智能显著降低了33个经合组织国家的碳强度,但其环境有效性通过发达的金融体系(特别是银行机构)得到了实质性的放大,这些体系促进了对智能低碳技术的投资。
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这项研究表明,尽管人工智能显著降低了33个经合组织国家的碳强度,但其环境有效性通过发达的金融体系(特别是银行机构)得到了实质性的放大,这些体系促进了对智能低碳技术的投资。
本文表明,在学习价格模型中,有限的学习路径在数值上可能表现得可靠,尽管其底层的迭代动力学并未趋于逼近均衡,从而揭示了代码实现错误、代数均衡有效性以及支配有限迭代时界的独立稳定性条件之间存在的关键区别。
本研究利用倾向得分匹配法评估了坦桑尼亚 PSSN 生计支持对莫罗戈罗地区家庭粮食不安全状况的影响,并发现虽然受支持的家庭粮食不安全评分略低,但该效应在统计学上并不显著,这表明需要改进该项目的策略。
本研究开发了一个混合整数非线性规划模型,用于在碳定价机制下优化检验分配与 OEM-ODM 协同,并通过数值模拟证明,自再制造配置通过降低总生产成本和报废单元,其表现显著优于外包的去中心化模式。
本研究利用来自30个撒哈拉以南非洲国家(1990–2024年)的数据及先进的计量经济学技术,揭示了金融发展、第一产业增长和能源消耗对环境质量具有显著影响,这表明整合可持续融资与气候智能型农业实践可以减少污染,同时提高生产率。
本文发现,尽管财政规则能有效缓解西欧欧盟成员国因选举导致的财政恶化,但其在中东欧地区的成功取决于较高的国内制度质量,特别是法治、腐败控制和民主问责方面的质量。
本文提出了加权奖励分配机制(WRAM),这是一种受预算约束的奖励方案,它根据项目权重动态分配承诺资金池,以有效地协调多项贡献,并在预算确定性和总贡献价值方面均优于固定支付方案。
本文通过分析 16 年的 Nifty-50 指数期权数据,旨在证明净买入压力、流动性和系统性冲击对看涨期权与看跌期权的隐含波动率对称成分及方向性成分具有不同的影响,从而揭示了印度这一以散户为主导的市场中截然不同的定价机制。
通过使用一份全面的意大利非上市企业数据集,本文提供了企业内部层面的证据,证明资产有形性显著影响债务期限构成,揭示了期限匹配在不同企业制度下均成立,且监管认证主要是筛选具有特定资产负债表特征的企业,而非塑造这些特征。
通过使用 2015 年至 2024 年间意大利非上市企业的综合数据集,本文表明公共资金投入在一定程度上替代了私人投资,而非完全产生挤出效应,且这一效应主要由资金规模而非仅仅是获得支持本身所驱动。